关于数据,关于产品,关于数据产品

写在前面:

工作了一段时间,做数据做产品做项目,最近一直说着要总结沉淀些东西下来,所以有了这篇以及后续可能的一些文章。

当然,我的经验和资历还很浅,说出来的可能只是一些老调重弹的东西,但其实更希望用这些浅显的语言抛砖引玉,身边厉害的朋友同事有很多,希望看到文章的朋友们不吝赐教啊!

先说下这系列文章的定位吧:

适用人群:

初级数据产品同学:

正如上一段所言,本文及后续这些文章中提到的方法论,可能适用于初级数据产品同学,更厉害的东西(比如产品商业战略、专业的项目管理等知识),或许要在之后有机会再总结。

初级产品同学:

在后续文章中会涉及到部分互联网产品相关的内容(section 3),这部分可能会是广义上的产品同学所熟悉的。当然,网络上这部分资源也十分丰富,所以也可能会更多地引用他人已有的一些经验,如有总结不到位的地方也请大家多多指教喽。

文章内容:

整体系列文章结构暂定安排如下:

section 1

什么是数据?

数据产品经理做什么?- 引

section 2

什么是产品?什么是数据产品?

section 3

产品设计的阶段与思考

section 4

数据产品设计方法、实践与思考

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以下是正式的 section 1 ~

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section 1

什么是数据?

数据产品经理做什么?- 引

什么是数据

数据的本质是信息,一般被规律性地组织成为一种集合,用以承载事物的内容或属性。

数据可以用来表示事物的内容,比如你现在看到的这篇文章(文本数据)、航班登机口信息等

数据可以用来描述事物的属性,比如学生名单上的“性别”列

数据可以分类为“结构化数据”和“非结构化数据”,他们的主要区别在于是否可以用传统的二维表结构表示出来,简单可以理解为,是否可以用“数字”有序地表示出来。

结构化数据可以用数字表示,一般我们在excel中看到的数字内容就是典型的结构化数据。

非结构化数据无法直观地用数字表示,一般指图像、文本、语音、视频等。

“是否可以用数字有序地表示”这一特点,决定了后续数据处理方式的差异,由此也导致数据产品形态及数据产品经理职责的差异。

(除特殊说明外,后文及后续文章中的“数据”一般指结构化数据。)

数据的最终价值在于辅助决策

任何形式的数据,其本质是一种信息,最终价值都在于辅助决策。无论是天气预报显示的当天温度、包装袋上的生产日期,还是销售报表显示的购买人数——天气预报里的当天温度告诉你该穿什么衣服、包装袋上的生产日期告诉你这个商品是否还能继续使用、销售报表上的购买人数告诉商家下一步该采取怎样的销售策略。

数据的生命周期

数据从产生到发挥最终价值,有其独特的生命周期,概括而言一般为:

数据生成与接入->数据处理->价值体现->存储与再利用

PS:数据会产生,但一般不认为它会消亡,这是它与许多事物不同的一点。但可以认为,当数据不再具有价值,便是它事实上消亡的时候。正如那句话怎么说来着:“我不惧怕死亡,我惧怕被世人真正遗忘”“真正的死亡是世上再没有一个人记得你”

PPS:推荐电影《巡梦环游记》(Coco)

但这一流程依行业与具体业务的不同,在具体场景下也会呈现出更精细的流程划分。

比如,在笔者所了解的智能推荐(机器学习)应用场景下,这一流程可细化为:

数据接入->数据清洗->特征加工->模型构建->线上测试->模型调优->模型上线->业务效果跟进反馈->模型调优->……

(其中“数据接入”对应“数据生成”,“数据清洗->特征加工->模型构建”对应“数据处理”,“线上测试->模型调优->模型上线->业务效果跟进反馈”对应“价值体现”,后一个“模型调优”对应数据的“再利用”)。

经历这样一整套流程下来,原先看上去杂乱无章的数据,被转化为一个个有意义的数据指标和业务洞察,可运用于后续的业务决策流程中去。

数据产品经理做什么

数据产品经理的所有工作,在一定程度上可以说都是围绕上述数据生命周期而展开的。这部分详细内容将在 section 4 详细展开。

当然个人觉得,理解数据产品经理的角色,可以从理解数据产品经理与数据产品运营、数据分析师、以及其他类别产品经理的异同点开始,这些如果都能弄明白,那么你对数据产品经理职业范围的边界也差不多能够把握到。

这部分我也还需要学习,有机会的话也将放到 section 4 里。

当然,说了这么多还是没提到数据产品是什么……

那么,就在之后一段时间继续更新喽~

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  • 原文链接https://kuaibao.qq.com/s/20180709G001E100?refer=cp_1026
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